需求预测分析校招真相！应届生不会Python，能不能拿到offer？

对于应届毕业生来说, 在做需求预测与分析的工作时, 一定要学习相关知识和技能吗? 我们将对二零二六年秋季招聘中关于这一岗位的真实的、具体的要求进行详细的拆解和分析。一、应届生在进行应聘需求预测分析的时候, 对于普通的业务预测岗位, 一般是不需要强制性地让去学习的。只有那些偏向于时序建模, 或者是处理海量SKU并且实现自动化预测的高阶预测相关岗位, 才会提出这样的要求。一对于那些刚刚毕业就想要从事需求预测与市场分析这份工作的人来说, 他们每天需要完成的具体任务是。关于BOSS直聘以及猎聘这两家公司, 在2026年面向应届毕业生岗位的招聘需求预测方面, 相关的校园招聘职位描述已经披露出来了。这些应届生在正式入职之后的实际操作工作, 主要集中在对业务数据的处理、针对预测结果进行复盘总结、以及与不同部门之间的协同沟通这三个方面。具体的任务细节如下所示。1. 每个月, 我们要从ERP系统里导出历史销售数据以及出库数据和库存数据, 通过计算各个SKU的预测偏差率, 把那些偏差出现异常的产品给定位出来。2. 需要去收集那些和销售情况有关的信息, 还需要收集市场端搞促销活动以及新产品的信息, 然后再把这些内容录入到预测表里面, 最后更新那个单品的月度需求预测版本。3. 把安全库存的数据给核对清楚, 还要核对采购提前期这个参数到底是什么数值, 接着去ERP系统里对这些基础计划参数进行维护操作, 最后再对MRP运算出来的结果做一个校验看看对不对。4. 输出库存健康度报表, 把呆滞的库存找出来, 把缺货风险的高概率SKU标识清楚, 然后将这些信息同步给供应团队和采购团队。5. 我们来搭建一个可视化的看板, 这个看板可以用来跟踪那些核心的关键指标, 比如预测的准确率、库存周转的速度以及服务水平等等, 并且我们是要做到每周都对数据进行更新处理的。6. 你需要去参与那个销售与运营计划供需协同会议, 你得把演示文稿和那些用于数据测算的表格都准备好, 通过这些资料向参会人员展示出存在的供需缺口以及可供选择的调整方案。7. 把预测出现偏差的原因彻底梳理一遍, 弄清楚到底是促销活动的影响、季节性波动的冲击, 还是突然出现的大量订单导致的, 然后把这些分析结果用到下一轮更新预测模型的时候假设条件里去。二岗位招聘的核心门槛, 这主要是按照2026年的校园招聘职位描述里的任职要求的前面三条内容, 来进行整理的。在途虎养车发布的关于2026届供应链管理管培生岗位的职位描述中, 第三条明确要求应聘者应当具备基本的数据分析能力, 并且需要能够操作各类数据处理软件, 其中特别指出了Excel以及SQL语言优先录用。此外, 根据该公司秋季校园招聘的宣传简章内容来看, 针对预测规划方向的应届毕业生需求, 文件明确规定必须熟练掌握高级Excel功能, 具体包括能够运用数据透视表来处理复杂表格, 以及利用规划求解工具来协助计算与优化, 从而达到能够高效应对大规模商品SKU数据的清洗整理、分析以及未来趋势预测推演等业务目标。该凯度电器计划工程师的岗位技能要求明确写明, 需要熟练地使用Excel透视表以及相关的基础函数进行操作, 而对于了解ERP系统的应聘者则给予优先录取。1. 你必须先好好掌握那些基础的统计学知识, 并且要能够真正理解时间序列到底是什么样子, 还要搞清楚季节性波动规律, 以及什么是异常值, 同时你还得会去计算MAPE这个指标, 并且能够从里面识别出预测当中存在的偏差问题。2. 在Excel方面的高级功能上具备精通水平, 能够不依赖他人帮助独立开展完成数据清洗工作、销量测算任务以及预测报表制作环节。3. 拥有对业务层面的认知能力, 把促销活动的影响、新产品的上市情况以及当前的库存水平结合起来, 去剖析为什么会出现预测上的误差, 最终得出可以直接执行的分析结论。三在当前的职位之中, 那些平常需要去使用的工具, 以及相关的系统。1. Excel是所有需求预测分析岗位的基础工具, 它用于基础预测、偏差复盘以及数据校验, 同时可以使用Power Query来批量清洗销售数据。2. 系统: SAP、、用友、金蝶, 用来导出历史订单、库存、出货数据, 理解MRP运算逻辑。3. 使用Power BI等BI可视化工具, 搭建出预测看板, 以便对预测准确率以及偏差率进行监控。4. SQL, 它是用来在多张表中进行关联并且提取数据的工具, 这项工作属于那些大型企业优先给予加分的情况, 你只需要具备基础的查询能力就够了。5. 在业务岗位上, 相关技能属于加分项, 可用于对海量SKU数据进行批量清洗, 并搭建ARIMA时序模型而对于算法方向的预测岗位, 该项技能则是硬性必备条件。二、在最近这两年时间里, 新增的关于招聘方面的具体要求。一要具备基础的 SQL 查询能力, 这写进了部分大厂的校招优先任职要求里。在2026年的制造业和快消行业大厂的针对校招岗位的职位描述里头, 已经把 SQL 列为优先条件了。这里面只要求会单表查询、分组汇总以及多表关联, 根本不需要做数据库开发。这个能力大多是用在简历筛选里的优先加分项上, 暂时还没有成为所有企业笔试的强制考点。二现在, 关于BI可视化工具的使用能力已经增加到了简历加分的选项里面去了, 在2026年校园招聘对于需求预测分析这个岗位的招聘工作中, 也出现了新的简历筛选的偏向性情况, 面试官们在面试时会更加关注求职者有没有Power BI相关的工作经验或者具体项目的经历情况, 因为公司需要有人来搭建用于监控库存状态和预测准确率的各类看板指标数据, 不过这项考察内容仅仅被用作让简历获得额外加分的参考依据, 它并不会被写入到必须满足的硬性录用门槛标准中去。三AI辅助需求预测的能力, 现在已经正式进入到业务面试的环节之中了, 在2026年的校园招聘里面, 针对需求预测分析这个岗位, 是新增了一个面试的场景的, 在这个场景里面, 面试官会去提问大家是怎么借助大模型来整理历史销售数据的, 也会问怎么生成基础的预测初稿, 同时呢, 还会去考察候选人校验AI预测结果是否合理的实际能力, 只不过这个环节暂时来说, 是不纳入转正考核里面的。三、面经与投递时间线关于牛客网上提到的2026届供应链需求预测岗位的面试经历, 其具体的投递时间规划显示, 提前批的申请工作将在7月下旬正式开始。紧随其后的是8月到9月, 这是秋季招聘的主要投递时段。到了9月至10月期间, 公司会集中进行笔试和面试环节。最终, 也就是在11月份的时候, 录用通知才会正式发放给求职者。。这份文档是关于牛客网在2026届校园招聘期间, 针对供应链数据分析岗位所进行的面试经验记录。在该面试过程中, 面试官会高频次地提出关于移动平均法以及指数平滑法等基础预测方法的问题。此类提问并不涉及对复杂算法进行推导和考察, 但是会明确要求求职者结合具体的促销场景来解释对于预测数据进行调整的逻辑思路。此外, 面试环节还可能涉及到以下问题的提问: 在面对突发断货情况或者大型促销活动期间时, 如何对历史销售数据进行必要的修正处理, 具体应该怎样去计算衡量误差的指标平均绝对百分比误差也就是通常所说的MAPE, 以及通过什么样的方式能够有效地区分某项预测偏差是由于单纯的随机波动所造成的, 还是由于业务层面的实际变化所导致的。四、完整备考方案一在专业课的学习过程中, 要将重点放在应用统计学、供应链管理以及运营管理这几个方向上面去, 并且要把关于时间序列、安全库存以及SOP供需协同的基础概念给彻底理解清楚以及掌握到位。二在工具技能这一方面, 你应当把优先级最高的学习任务设置为掌握Excel中的全量高级函数知识以及学会使用Power Query进行数据操作, 紧接着再去学习那些基础层面的SQL语言, 如果时间和精力还允许的话, 可以尝试了解一下Power BI的相关内容, 至于其他方面的补充学习, 建议等到你要去投递那些层级更高的预测类岗位的时候再着手去做。三该项目致力于搭建一个用于SKU需求预测的体系, 我们会拿历史销售数据当作基准去搞预测工作, 接着算出MAPE这个指标, 然后把因为促销活动导致的预测误差给它拆开弄明白, 最后再把复盘用的看板给弄出来让大家看。四关于实习方面, 最好是优先去投递那种跟供应链计划以及需求预测有关联的岗位一定要把重点放在积累相关的经历上面, 比如说SOP会议的材料准备还有对预测偏差进行复盘分析这些内容。五关于证书针对需求预测分析这个岗位来说, 跟数据分析有关的本事是去求职的核心内容, 下面所提到的这3个证书可以作为证明能力的依据。1. 对于应聘CDA数据分析师这个岗位来说, 这个证书只是起到锦上添花的作用, 属于一个加分项目。招聘方根本没有办法通过查看简历, 来准确判断出求职者到底有没有实际进行数据分析的能力。如果有过相关项目经历或者实习经历的人, 可以直接拿着实实在在的结果去说话。要是没有这些经历的人, 就需要拿出一个具有替代性质的证明文件来证明自己的能力。CDA数据分析师的考试内容广泛覆盖了SQL、Excel、统计学以及数据可视化等多个方面。认真准备考试的过程, 实际上就相当于一遍又一遍地系统梳理和回顾数据分析的知识体系。不过证书这个东西, 它并不能完全代替实习经历, 也替代不了实际项目经验这个事实。倘若你自身的情况是已经有了两段或者更多相关的实习工作, 又或者参与过完整的数据类项目, 那么考取CDA证书所带来的额外价值就是比较有限的了。在另一方面, CDA数据分析师这类证书的定位, 它是更加适合那些从零开始学习的同学、专业并不对口想要跨行的人, 以及暂时手上还没有任何项目经历的群体来使用的, 其核心作用也就是帮助大家去向外界证明自己在数据分析这个领域里, 确实是系统地学习并掌握过相关知识技能的。2. 该认证的侧重点偏向于可视化看板的搭建与展示能力, 因此特别适合那些希望提升自身商业智能展示水平的应届毕业生。在需求预测这一岗位中, 工作人员需要负责输出用于监控预测情况的看板, 而持有这张证书能够有效地证明持证人在可视化工具方面的实际操作水平。然而需要注意的是, 该证书的局限性在于它仅仅覆盖了商业智能工具本身的使用技能, 并没有对供应链相关的业务逻辑进行考察, 所以如果仅凭这单独的一张证书来看, 其在就业市场上的竞争力还是比较有限的。3. 这个CIPS指的是采购与供应管理方向的证书, 它主要侧重的内容就是供应链知识, 还有库存管理知识, 以及供需计划业务知识, 并且它匹配的是需求预测的业务场景。存在的局限在于, 这个证书的周期是比较长的, 为了备考所投入的资源是比较多的, 另外, 在校招阶段的时候企业一般不会将其作为硬性筛选条件。FAQ对于零基础应届毕业生而言, 当面临投递需求预测分析岗位这一具体情形时, 他们往往会提出一个疑问, 即应该将学习重点优先放在Excel上还是上。关于A: 建议大家先把Excel作为重点攻克方向, 等到具备基础之后再考虑其他事项。该岗位在校园招聘筛选人才的过程中, 核心考察指标是Excel水平、统计学基础以及对业务逻辑的理解能力。对于没有任何基础的求职者来说, 应当先行掌握数据透视表的应用、能够处理多条件搜索的函数用法以及Power Query的操作技能, 并通过完成一个基础的预测项目来积累实战经验, 这样你的简历表现便足以应对绝大多数企业的入职要求。如果在精力允许的情况下, 可以尝试进一步学习SQL语言, 而将此项内容放在较后的阶段进行接触和了解。在准备考试的时间段内, 你可以同时报名CDD数据分析师的系统课程, 从而有条不紊地梳理和分析相关的数据分析知识结构。Q: 身为跨专业的应届毕业生, 由于缺乏与供应链相关的实习经历, 在尝试投递从事需求预测分析方面的工作岗位时, 是否存在可行的机会?如果有机会的话, 那是可能的, 不过你需要补齐项目和统计基础这块。你可以自己来搭建一套关于SKU销量预测的项目, 去把数据清洗搞定, 去完成基线预测工作, 再做一下MAPE误差复盘, 最后把这写进你的简历里去展示出来。在面试的时候你要重点讲清楚那个预测偏差的拆解逻辑, 以此来弥补你在实习方面的短板。SQL和Excel这是必备的工具啊, 那些其他的东西只作为加分项存在。关于投递需求预测分析岗位这个事儿, 人们往往想知道, 究竟需要掌握到什么样的水平或者达到什么样的深度, 才算是足够去应对相关的面试环节呢。A说, 那个负责业务方向的需求预测的岗位, 只要学会清洗数据, 弄懂用时序预测的基本方法就行, 不用去搞那些很深很复杂的深度学习算法。如果是想去投那种名字带算法两个字还跟预测有关的岗位, 那就得把时序模型用得特别熟, 还要对建模这件事有着深入的理解。至于那种普通的业务类岗位, 是不会专门安排笔试环节的。问: 如果我要在秋招的时候去投递需求预测分析这个岗位, 那么在面试的过程中, 会不会当场考察写代码的能力呢?绝大多数处理业务需求的预测分析岗位的面试环节中, 压根就不会在现场让求职者去敲代码。根据牛客网上面2026届毕业生的相关面试经验来看的话, 笔试部分更多是侧重考察大家会不会用Excel函数, 以及统计学的基础知识水平是什么样子还有对供应链业务方面的题目理解程度有多深。只有关于算法预测方向的特定岗位, 在笔试环节里才会出现那些与时序建模技术相关的内容考验。